Investigation d’un classifieur basé sur un réseau de neurones à impulsions

Abstract

Dans cette étude nous avons utilisé un classifieur basé sur les réseaux de neurones impulsionnels. Dans ce travail, nous utilisons un type de neurone impulsionnel basé sur le modèle d’Izhikevich. Ce classifieur a la particularité de faire correspondre chaque classe à un connectome autonome. La discrimination entre les classes se fait alors par l’analyse de la propagation d’une onde d’activité neuronale dans chaque connectome. La classe élue sera celle dont le connectome est le plus actif. Nous avons appliqué ce classifieur sur une base de commentaires en dialecte tunisien (70000 commentaires ) dans une optique d’analyse de sentiments et que nous avons divisé à 90% pour l’entraînement et à 10% pour le test .Les résultats des expériences atteignent 75% de classifications correctes des commentaires positifs et 70% des commentaires négatifs .Les résultats ont dépassé le stade de la spéculation (50%), bien qu’il s’agisse de recherche. Nous espérons atteindre de meilleurs résultats dans l’avenir en optimisant davantage ce classifieur.